台灣知名台派精神科醫師分析:蔡英文是病了,還是壞?
http://taiwanus.net/news/press/2021/202109211921381871.htm
林進嘉觀點:蔡英文是個怎麼樣的人?
有人說,在台灣參加過選舉的人,好像被剝了一層皮,祖宗八代都會被挖出來。但是蔡英文似乎是一個異數。
蔡英文給人的印象:「出身富裕家庭、台大畢業、留學英美、英國倫敦政經學院博士、政大教授、國際法學者」。也因為這樣,當2019年6月11日民報刊登曹長青一篇「蔡英文的博士學位是否造假」時,相信很多人跟我一樣,「打死,也不相信」。這不是因為蔡英文有多好,而是不相信世界上會有這樣大膽無恥的人!
其實,蔡英文的博士、論文造假疑雲,早在2015年選舉時就已被提出來過。只是,當時媒體報導很少,大家也都認為那一定是選舉抹黑。因為,如果是「野雞大學、選議員」,或許有可能;但蔡英文牽涉的是「倫敦政經學院、政大教授,而且是選總統呢」,怎麼可能會有這種烏龍?那是絕絕絕…絕對不可能!
在曹長青質疑蔡英文沒有博士論文的文章之後,同年六月蔡英文偷偷傳真了一本「博士」論文,在英國LSE婦女圖書館出現。隨後,林環牆教授在2019年8月6日親自去翻閱,並在8月27日發表轟動全台的獨立調查報告,「蔡英文博士論文與學位證書的真偽」。林教授的結論是,蔡英文頂多是「完成論文初稿,但未通過博士口試」的博士候選人而已。
接著,徐永泰博士在「四不一沒有」的嚴格限制下(「四不一沒有」:LSE聲明,這是根據作者的要求,不可以影印內容或用手機拍照其他部分,不可以帶鋼筆、原子筆,不可以帶水進去,也不可以帶手機錄音等,只可以閱讀和用鉛筆抄寫筆記,其他一概禁止。若需中途離開,需先交回論文,回來後再與館員一起拿出論文),於9月13日跟進至英國LSE婦女圖書館閱讀蔡的論文後,發表「蔡英文論文讀後感」指出,該本論文格式錯誤百出,竟有六頁缺漏,還出現了1990年代才有的電腦排版方式「微軟字間字句自動調整系統」,且該論文每個章節都有各自的小結論,但卻沒有最後的總結,比較像是一篇一篇的小文章、學術報告集結而成(這一點,童文薰律師在比對蔡英文國圖版英文論文,跟蔡發表在國內期刊的中文升等著作,發現後者幾乎是前者部分章節的英翻中,得到證實)。至此,蔡英文沒有博士論文已成定局。
雖然大選後,有關蔡英文的論文門報導變少了,但在彭文正、林環牆、賀德芬等人努力追查下,英國資訊委員會(UK Information Commissioner's office,ICO)竟同意倫敦大學不公開蔡的口試委員名單,因為公布了會造成當事人的傷害和痛苦(Disclosing this information would cause that individual a degree of damage or distress)。今年九月教育部公布蔡英文的「國立政治大學教師資格審查履歷表」,蔡英文自填的博士論文題目是「Law of Subsidies Dumping and Market Safeguards」,跟蔡英文號稱取得「博士」學位的論文(放在LSE婦女圖書館和台灣國圖)題目,「Unfair Trade Practices and Safeguard Actions」完全不同。逼得總統府發言人特別聲明,履歷表填的論文題目是「博士」論文的Part Two。這又是另一個謊話:沒有人在申請教職時不填博士論文題目,只填第二部的題目。那只證明一點:當時申請政大教職時蔡英文根本沒有博士論文。
再加上,在蔡號稱取得博士學位(1984年3月)之前一年,蔡英文在1983年6月;1983年12月在「政大法學評論」刊登的文章,都已自己署名倫敦政經學院國際經濟法博士。1983年10月,在聯合報發表文章,也是自稱國際經濟法博士。蔡英文自27歲起即以假博士招搖撞騙,是毫無疑問的了。
這真是一件可怕的事。
27歲的你我,誰敢跟蔡英文一樣,沒有博士,卻在投稿的期刊、報紙四處謊稱博士,並在國立大學求職信上公然杜撰博士論文題目嗎?一個27歲,初入社會的新鮮人,為何會如此膽大包天?為何敢說謊成性?是爸爸有錢?可是有錢人子弟也很多,誰會這樣?還是爸爸有強大的黨國關係?可是有黨國關係的人也不少,誰這麼敢?而且,蔡英文說謊,不是只有27歲時假稱博士那一次而已。
我曾於2019年12月9日在某報發表一篇「小英說謊記」,敘述蔡英文親口說的謊話,摘要如下,
一、紐約辦事處大樓購買、啟用期間(2004/2005),蔡英文是不分區立委。但2019年8月17日,蔡英文在台中開講,「紐約辦事處…我們買了以後,現在已經漲了好幾倍,那你要說誰有那麼樣的願景呢?我告訴你,就是我啦,我在做行政院副院長的時候」。蔡英文講這段話時,眉飛色舞、得意洋洋。後來被阿扁打臉後,8月26日才在臉書表示記錯了。
二、2011年出版的《洋蔥炒蛋到小英便當》的口述提到,「初到康乃爾時,記得開學不久,有一次上『國際公法』的課程時,我被老師點名站起來:『妳來自那裡?』『那你們將來要跟中國怎麼辦?』…『嗯……』向來對隨堂抽問有問必答的我,剎那間腦袋裡竟然一片空白。…老師看出了我的猶豫。他很體貼、也很嚴肅地說:『這個問題沒有理所當然的答案。妳應該要花更多時間好好觀察、好好想想!』」
2019年9月20日「社群之夜」,蔡英文:「我到康乃爾大學法學院,去的時候,這個系主任就告訴我,就見我,看到台灣的學生他覺得很新鮮,他就問我說,『你是台灣來的?』,『那你們以後跟中國怎麼辦呢?』,我想了一想,我說『我們政府說我們要統一啊』,我們這個老師看著我說,『你真的要來唸康乃爾大學的法學院嗎?』……這個老師叫什麼名字呢?因為他已經過世了,我可以跟各位講,他的名字叫Barceló」。三天後,彭文正博士收到Barceló教授的電子信件!九天後蔡連任辦公室發言人表示經查證係口誤。
三、2019年9月18日徐永泰博士報告,政經學院的蔡論文有一書面的作者要求,「四不一沒有」的閱讀限制。
隔天記者問,為什麼論文的閱讀要有很多的限制。蔡:「這個我不知道,這個我也想去了解一下」。再問:「他們說是妳訂的」。蔡:「那當然不是我訂的」。問:「他們說是你要求的」。蔡:「不會是吧?」
四、2019年11月28日立法院公聽會,嚴震生教授指出,在國圖的「博士」論文有444個拼字錯誤。隔天蔡為解釋錯字太多,說:「35、36年前的論文了,那時候的打字都是用傳統的打字機,有打字的錯誤,其實也是在所難免」。
但,2011年,蔡在民主沙龍座談時親口說:(我的論文,)「尤其是你打字校稿整整花了一個月,因為那個年代我們還是可以用電腦打,然後用printer印出來。」
五、2011年民主沙龍,蔡說「你檢查了你的論文一個月以後,把論文交出去之後的那一剎那,我就覺得說我不要再考試了。……可是後來我爸爸說,你畢竟是學法律的,應該去考一張執照吧。…我又開始了我的考試生涯,我又去考了紐約的執照,考完以後……我又去考了台灣的執照。那兩張的執照就一直掛在我家的牆上。…我的考試生涯就結束了,那就開始我的教書生涯」。
其實,蔡英文的紐約律師是1987年登錄的,根本不是自稱倫敦政經畢業後(1984)先去考、再回台教書。至於蔡的台灣律師更是在1996年才通過檢覈取得,根本不是考試取得!
再加上蔡英文在《洋蔥炒蛋到小英便當》一書中,說明姊姊蔡英玲陪她去倫敦參加博士口試的照片,後來被網友比對出,背景是波士頓的教堂。以及最新出爐的謊言,日前賀德芬老師公布的,蔡英文的「國立政治大學教師資格審查履歷表」,蔡英文自填的博士論文題目,跟蔡英文號稱取得博士學位的論文題目,不一樣。事實上,這題目也跟蔡英文於2011年在各大學(開南大學、交通大學、彰師大、靜宜大學)演講,侃侃而談介紹自己的「博士」論文題目「Safeguarding Domestic Market」又不一樣。更是跟2011年10月出版的「小英便當與洋蔥炒蛋」一書的論文題目(「Unfair Trade Practices and Selfguard for Domestc Market」)不同!怎麼有人連自己博士論文題目都會連續講錯、寫錯?
一個人可以在公開場合,口沫橫飛,神采飛揚,說謊,而且不止一次,不怕被抓包,也不怕這些場合可是都有錄音錄影。一個人可以在求職履歷表上謊稱博士,一騙近四十年,也不怕東窗事發。這可能有兩種狀況。一種是壞:她知道自己在說謊。就是愛說謊,隨口呼攏,說謊可以得到利益;另一種是病了:其實她不知道自己是在說謊。
在精神醫學有一少見的精神病理現象,英文叫Pseudologia fantastica(有人翻成「謊話幻想」),又名pathological lying(可翻成「病態性說謊」)。精神醫學教科書是這樣描述的:「有限的事實,混合了大量、生動的幻想。聽者的興趣使當事人很高興,於是又更強化了本症狀。這些症狀不僅是事實的扭曲,有時還會偽造一些自相矛盾的過去生活,如聲稱父母已死,博取同情」。另也有這樣的描述;「流利、似是而非的說謊,通常是浮誇、極端事物的不真實敘述。這些敘述隱隱約約被當事人相信是真的」。但本現象不是妄想,因為如果有人找出事實來質疑時,當事人還是會承認錯誤。又,他們說謊,主要不一定為了得到實質利益或逃避責任,而是為了滿足內心某種需求,或許從中可提升自尊與自信。
我曾經一度以為,蔡英文會不會是後者,病了。如果是,我認為我們應該包容她,並給予治療。但蔡英文,博士未完成,帶著博士班筆記回國,將該筆記依章節分次翻成中文投稿期刊,署名倫敦政經學院國際經濟法博士;進政大教書,繼續把該筆記依章節分次翻成中文投稿期刊,藉以升等副教授、教授。這位法律學者教授,終其一生,除了將博士班筆記翻成中文外,沒有其他著作發表。所以就說謊的本質,蔡每次說謊都是為了得到利益或逃避責任,而且還運用各種方法去遮掩謊話,如放在LSE的論文不讓人影印、引用,把教職升等資料封存至2049年。由此觀之,蔡英文應該是壞、不是病。
有人一定會說,當總統又不一定要有博士學位?當然沒錯。問題是,我們談論的不是「總統有沒有博士學位」,而是「讓學術詐欺、說謊成性的人當總統,對我們社會及下一代的教育意義是什麼?」
*作者為精神科醫師。
——原載台灣《風傳媒》網刊 2021年9月21日
https://www.storm.mg/article/3947891?mode=whole
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《#超越直覺》
先上結論,這本堪稱行銷學神書、可以當教科書等級;因為他用世界一流公司的資源,破解了三個行銷千古之謎
- 媒體對偏好有影響嗎?影響到什麼水準?
- 一級網紅比小網紅貴成千上百倍,真的值那個價格嗎?
- 廣告對銷量的影響,短期看得出來嗎?
每個實驗都是在現實環境或近似現實環境中做的,實驗人數以萬起跳,多到上百萬,光是方法論就值得參考了。有條件的時候,每間公司都可以試著在自己的領域做相關測試,以確保每塊溝通費用花在刀口上。
當然一本書很難全盤想法都值得推薦,作者對黑天鵝跟策略悖論的看法,我覺得是意見而不是事實,就僅供參考了。
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開始前介紹作者,Duncan J. Watts微軟首席研究員的社會學家。
在進行社會學研究之前,專業是物理學與數學。他稱自己的社會學研究是電腦社會科學Computational Social Science。專長在人際網絡研究,早期的作品就是對六度分割理論的延伸研究。
(題外話,從Watts 的摘要看來,六度分割理論的開始根本就是公關事件。一開始是說要把信件從美國中部某都市,要透過朋友轉交,把信件送到東岸另一個都市的某股票經紀人。結果只經過六個人,信件就送到了,依此有了著名的六度分割理論。問題是仔細看,送達成功率根本不到兩成....只能說原始作者很會摘要說故事)
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〈媒體對偏好的影響〉
研究者找了一萬六千多個青少年,參與音樂下載實驗,分成九組:可以試聽後下載,也可以直接下載,再來看下載排行。
九組中有一組只看得到隨機排列的曲名與樂團名(控制組),另外8組可以看到熱門下載排行。
有看到熱門下載排行會影養下載行為嗎?答案是肯定的,控制組的前五名,只有在一半的實驗組裡也是前面排行,還有些連前二十五名都達不到。但大體而言,排行不會差距過大,並沒有大爆冷門產生。
這實驗可以當作馬太效應(出自聖經,就當作大者恆大吧)的現代版,我們的偏好會受到他人的意見影響。
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〈一級網紅真的值那個錢嗎?〉
行銷、公關與傳播界的聖杯之一是『有些人就是比其他人更有影響力,找到他們為你推廣產品,你就能賣爆』《#引爆趨勢》
真的是這樣嗎?滯銷品跟暢銷金品的距離真的只差網紅的一次曝光嗎?多個一級網紅真的就能引爆流行嗎?
2009年,研究者從160萬用戶的7400萬則推特與轉推中,發現絕大多數企圖引起轉推的事件,根本沒有一絲一毫擴散效應。
絕大多數文章沒有任何擴散效應,是多大的數?98%
用研究者的話講,金卡戴珊一則推文上萬元美金,真的比只要幾百甚至不要錢的素人來得值嗎?根據他們的推算,答案是太貴了。
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當老闆問你,為何我們辛苦攢下來的行銷費用請來的網紅發文沒有帶來相對應的成效,是不是他根本沒有發文?你可以捻花微笑,沒有任何擴散的發生率是98%啊
好啦,這個比例還包含我們一般人寫著早安晚安,今天為何還不下雨,武漢肺炎什麼時候要停止等等哀嘆。
重點是,一級網紅的曝光價格比奈米網紅貴成千上百倍,到底值不值得?
一級網紅曝光的確比一般人多,也比奈米網紅多,但差異沒有多到價差那麼大。
換句話說,如果都用發文後的曝光中位數來看,一級網紅應該是海甩奈米網紅與一般人。但他們發文曝光成效的變異數也大,你可能在好的那群,但如果落到普通甚至不夠好的那群,成效可能比不上二級網紅或普通網紅的強勢發揮。
考慮前面提到的馬太效應,一級網紅的價格被拱到高點是人性的理所當然。在你的品牌預算還沒有多到那個地步前,與其花錢賭一級網紅跟你產品的化學效應,不如把錢拿去多買幾個二級三級網紅累積效應可能比較高。
(當你只有一千元的時候,與其買一張千元刮刮樂,不如買五張兩百的。累積獎額可能比較高)
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<廣告對銷量真的有影響嗎?>
行銷人員另一個難解之謎,是我們到底要不要花錢打品牌廣告?全球頂尖日用品商,曾經終於感嘆在網路上的品牌廣告都沒有效益。其實相較於導購廣告,品牌廣告難追蹤是真的,但是真的沒有一點效果嘛?
研究者與某知名零售商合作,讓零售商的客戶進到雅虎網站時候,一半人看得到他們廣告,一半看不到。在追蹤這些客戶短期內在該零售商店內的購買金額,確認是否有差異。
(天啊,居然有錢跟可以埋code 做這種規模的研究,羨慕嫉妒)
結果,有被廣告曝光到的客戶真的買的比較多,差異是廣告金額的4倍
你當然可以說這是媒體公司(雅虎)做的研究,成果不可能差到哪裡去。但考量前面提到的音樂網站下載案例,人們真的可能對看過的東西有更強烈的偏好。
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媒體或曝光對銷量有幫助
網紅曝光有幫助,但一級網紅價格太貴
曝光廣告對線下銷量也有幫助,成效甚至不比導購廣告差
光光這三個結論與他的實驗方法,就值得讀這本書了。更別提裡面還有些六度分割理論的深度討論(是一般人還是名人的連結效益更好,為什麼?),以及對黑天鵝與飛機失事,索尼幾個重大商品決策為何失利的探討。
很推薦對測試行銷、企業策略、常識思考等題目有興趣的人看這本。
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上星期心血來潮有個諗法:「不如請大家分享嘅自己想睇但又無時間睇嘅書。」
點解咁做?一來,係因為我想更深入咁認識呢度嘅朋友。二來,我亦想借呢個機會,擴闊下自己嘅眼界。
最終,我執咗十七本書;其中十三本係 Patreon 會員提名,另外有四本係我自己嘅推介。希望 2021 嘅上半年,可以寫起晒以下呢十七本書嘅精讀掫要同評論,同 Patreon 嘅會員分享。
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=== 我 是 分 隔 線 = = =
【#1|Benoit Mandelbrot, The (MIs)Behavior of Markets 】 點解市場咁唔穩定,不可測?當一個系統裡面有好多互為因果嘅關係,其實好自然就係唔穩定同不可測。知道咗喇,咁又點呢?相信大家最想知嘅答案係:「假如明知市場嘅特點,又可以點樣征服市場?最低限度,點樣先至唔會轟烈陣亡?」最後,雖然多數人見到呢個題目都會諗到財經金融,但其實一理通,百理明,任何社會現象背後嘅演變軌跡,亦大同小異。
【#2 |Timothy Brook, Great State: China and the World 】 呢本書嘅重點係:「目前我哋見到嘅中國,其實延伸自被蒙古征服之後所建立嘅大國家結構(Great State)。」書裡面十三個單元,可以單獨去睇,但串埋一齊,又有個更大嘅故事。最重要係,歷史書,睇落好似講過去,但作者好多時都係講緊目前;當然,更值得大家推敲嘅,係究竟從作者所鋪陳嘅歷史,究竟 Great State 嘅未來又會點。
【#3 |Steven Pinker, The Better Angels of Our Nature: Why Violence Has Declined 】 雖然我哋成日都覺得,兩次世界大戰好暴力,死好多人;有啲社會,好似美國,槍械泛濫,日日都有人死。但實際上,今時今日嘅世界,人與人之間嘅暴力,少過以前好多。人類文明嘅定義,就係唔再講打打殺殺,係咪?但點解會有呢個現象呢?如果話人性本來就係殘酷惡毒,又係乜嘢原因令人嘅獸性受到壓抑呢?又或者,過去幾十年來相對嘅非暴力,其實只係異數?
【#4 | Neil Postman, Amusing Ourselves to Death: Public Discourse in the Age of Show Business 】 呢本書最初出版係 1985年,當時最主流嘅娛樂係睇電視。但到今時今日仍然有人話,呢本書嘅講法一樣可以用來分析 social media 。當一個觀念可以貫穿唔同嘅時空,佢就符合經典呢個定義。究竟 The medium is the metaphor 呢句說話,係乜嘢意思?假如話電視係「公仔箱」,咁手機又應該係乜嘢呢?
【#5 | Ray Dalio, Principles, Life and Work 】 Ray Dalio 搵好多錢,好叻,我最初留意佢,亦都係因為 Bridgewater Associates 旗下基金曾經跑贏大市。不過,如果因為佢搵好多錢就睇佢寫嘅嘢,就好容易失望,因為我唔相信成功可以複製。好多年前,Principles 仍然係一份可以免費 download 嘅 pdf,我都已經搞過讀書會討論分享。Ray Dalio 係個有諗法嘅人,佢亦都好落力去宣揚佢相信嘅價值觀。Principles 裡面所描繪嘅做人態度,我形容係「極端理性主義」;究竟咁理性嘅人,係咪好不近人情呢?當然,我咁講得,就梗係覺得唔係喇!我甚至乎覺得,極端理性主義,先係真正嘅大情大性。
【#6 | Simon Sebag Montefiore, Jerusalem: The Biography 】 話說有種心理病叫「耶路撒冷症候群」(Jerusalem Syndrome),去到耶路撒冷嘅人,會忽然感覺到聖靈嘅感召,做出一啲好怪異嘅行為。但生活響耶路撒冷嘅人,又會點呢?呢本書嘅作者野心好大,用一個地方嘅人同事,去刻劃三大宗教三千年嘅歷史。其實,過去我一直有個疑惑:明明地球咁大,大把地方嘅條件好過耶路撒冷,點解幾千年來,呢班人究竟係爭緊啲乜嘢?
【#7 | Eric Hobsbawm, Fractured Times: Culture and Society in the 20th Century 】 因為想從一個馬克斯主義者嘅角度睇現代資本主義社會嘅歷史,所以其實我一直都想開始讀 Hobsbawm 嘅著作。既然有朋友提名呢本書,就不如由呢本開始喇。
【#8 | Michael Sandel, The Tyranny of Merit: What’s Become of the Common Good 】 好多人鍾意 Michael Sandel ;佢嘅 Justice 同 What Money Can’t Buy 我都有認真去讀。坦白講,我認為 Sandel 叻在將知識普及,但就唔算得有咩個人又或者創新嘅構想。不過,就算係唱「別人的歌」,只要唱得好都值得欣賞嘅。Meritocracy,粗粗地咁可以解做「有能者居之」究竟 Sandel 會點樣去反對?
【#9 | Robert Greene, The 48 Laws of Power 】 Greene 嘅書,我淨係睇過佢寫嘅 Mastery。如果無記錯,當時應該係睇完 Malcolm Galdwell 嘅 Outliers 之後,順手睇埋。我對 Greene 嘅評價係:「一個好識得將唔同嘅故事炒埋一碟上枱嘅作者。」
【#10 | David Benatar, Better Never to Have Been: The Harm of Coming into Existence 】 呢個提名好特別;雖然我只係好簡略咁睇過些少背景資料,但直覺已經話我知,呢本書個種離經叛道嘅程度,係 handle with care 嘅級數。
【#11 | Niall Ferguson, The Square and the Tower: Networks and Power from the Freemasons to Facebook】 呢本書其實都係我自己嘅書單上面好耐;我想睇呢本書係因為佢嘅主題係 Network (The Square) vs Hierarchy (The Tower) 。但令我有少少猶豫嘅係呢本書有少少標題黨;我都幾肯定,有人以為本書係講 Freemasons 同 Facebook 嘅秘聞就衝咗去買。
【#12 | Matthew Walker, Why We Sleep: Unlocking the Power of Sleep and Dream 】 提名呢本書嘅朋友,問我有冇話一定要咩範圍。其實我近年嘅興趣都好雜;好似之前 James Nestor 嘅 Breath ,我唔單止有睇,做埋實驗㗎。
【#13 | Jane Mayers, The Dark Side: The Inside Story of How the War on Terror Turned Into a War on American Ideals】
【#14 | Jane Mayers, Dark Money: The Hidden History of the Billionaires Behind the Rise of the Radical Right 】 呢兩本書,The Dark Side 係講 911 後嘅美國,Dark Money 係講 Obama 年代共和黨嘅分裂同變異。一睇就知,作者好唔鍾意共和黨;但我又睇吓,究竟呢個本書可以有幾咁深入,有幾多大家未聽過嘅秘聞。
【#15 | Kate Fox, Watching the English: The Hidden Rules of English Behavior 】 似乎係本輕鬆小品;既然呢期咁多香港朋友都諗住去英國,又或者已經身在英倫,寫呢本書嘅推介,應該有市場啩。
【#16 |Kevin Kelly, What Technology Wants 】Kevin Kelly 我嘅形容係「奇男子」「先知」;先知,其實都係早過你知,但佢就早過我哋知一啲好重要嘅嘢。例如早在 2008 年佢就提出,話有 1000 個真正 fans 就可以做一個專業嘅 creator;呢個講法,比起依家大行其道嘅 passion economy,早咗十年。但我認為 Kevin Kelly 嘅真正代表作,係呢本 What Technology Wants。Kevin Kelly 對科技嘅發展,好樂觀;就算終有一日,機器嘅智能,將會做到甚至超越人類,但咁又點?汽車快過人類,咁你係咪打跛雙腳吖?工具嘅存在,被動咁睇係解決問題,但主動咁睇係去增加我哋嘅可能性。Kevin Kelly 用嘅例子係:如果莫扎特出生早一百年,當時冇鋼琴,咁佢仲係唔係咁偉大?雖然呢本書係十年前嘅作品,但先知嘅預言,就梗係要攤一陣先至可以公道咁評論,係咪?
【#17 |Garry Kasparov, Deep Thinking: Where Machine Intelligence Ends and Human Creativity Begins 】今季壓軸係 Kasparov 講返佢象棋事業高山低谷嘅自傳。雖然呢本書唔少篇幅講佢對 Deep Blue 嘅對弈。但就算你唔識,又或者唔鍾意捉棋,都不得不配佩 Kasparov 嘅 insight:「既然人類遲早都會輸比電腦;我寧願做歷史上第一個輸畀電腦嘅世界冠軍。」當然,輸咗棋之後,佢一定好多反省,但佢嘅結論係唔應該抗拒電腦,反而係要諗點樣用電腦令人腦嘅功能更強大。Kasparov 都有講到 Singularity,但佢比 Kevin Kelly 更樂觀;唔好忘意,Kasparov 曾經當住全世界面,畀電腦活生生咁蹂躪,連佢都話人工智能是個好東西,或者我哋都應該趁早了解其實呢個係一個咩心態。
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變異數題目 在 [問題] 統計學題目解不出來Orz - 精華區Statistics 的推薦與評價
※ [本文轉錄自 ask 看板]
作者: kentiphor (Tamama嫉妒踢!) 看板: ask
標題: [問題] 統計學題目 解不出來Orz
時間: Thu Nov 3 23:39:49 2005
其實這個是作業,可是我想了很久還是解不出來
題目: 某一成常態分佈的數學性向測,其女性得分的平均數為60,標準差為10;
而男性得分其平均數為64,標準差為8
阿單想要申請某一流大學,而在數學性向上的成績,該大學要求入學條件為需達
百分等級為95以上,若該大學使用全部受測人數為常模,阿單要拿到多少分以上才有資格
申請?(假設男女受測人數相同)
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.112.211.204
※ 編輯: kentiphor 來自: 140.112.211.204 (11/03 23:43)
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.112.211.204
> -------------------------------------------------------------------------- <
作者: Becontinued (Bachelor to Master) 看板: Statistics
標題: Re: [問題] 統計學題目 解不出來Orz
時間: Fri Nov 4 00:22:57 2005
我試著解解看(不保證對)
前提假設: 男生人數 = 女生人數 = N
(1) 先求男女混合後的平均數
mean=( N*60 + N*64)/ 2N = 62
前提假設:假設這項成績考試男女是兩母體資料,而非抽樣樣本資料
(2) 混合變異數 = {N*[10^2+(60-62)^2] + N*[8^2+(64-62)^2]} / 2N = 86
混合標準差 = 變異數開根號 = 9.274
(3) 又符合 P值 = 0.95 相對Z值是 1.645 ===> 這個部份要查表
Z=(觀察值 - 平均值) / 標準差
所以 觀察值 = (1.645 * 9.274) + 62 = 77.256
所以需達 77.256 分 才可申請
※ 引述《kentiphor (Tamama嫉妒踢!)》之銘言:
※ [本文轉錄自 ask 看板]
作者: kentiphor (Tamama嫉妒踢!) 看板: ask
標題: [問題] 統計學題目 解不出來Orz
時間: Thu Nov 3 23:39:49 2005
其實這個是作業,可是我想了很久還是解不出來
題目: 某一成常態分佈的數學性向測,其女性得分的平均數為60,標準差為10;
而男性得分其平均數為64,標準差為8
阿單想要申請某一流大學,而在數學性向上的成績,該大學要求入學條件為需達
百分等級為95以上,若該大學使用全部受測人數為常模,阿單要拿到多少分以上才有資格
申請?(假設男女受測人數相同)
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※ 編輯: kentiphor 來自: 140.112.211.204 (11/03 23:43)
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作者: Becontinued (Bachelor to Master) 站內: Statistics
標題: Re: [問題] 統計學題目 解不出來Orz
時間: Fri Nov 4 00:56:16 2005
Mean SD
女生 60 10
男生 64 8
=======================
混合 62 9.274
為什麼算出來的分數不介於男生95%以上的分數77.16和女生95%以上的分數73.16
是因為男生雖然mean大,但SD小
而混合之mean雖小2,但SD卻多1.274啊
而這1.274*1.645= 2.096啊
當然混合後會大0.096
這是我單純的想法啦
不保證對^^
※ 引述《Becontinued (Bachelor to Master)》之銘言:
: 我試著解解看(不保證對)
: 前提假設: 男生人數 = 女生人數 = N
: (1) 先求男女混合後的平均數
: mean=( N*60 + N*64)/ 2N = 62
: 前提假設:假設這項成績考試男女是兩母體資料,而非抽樣樣本資料
: (2) 混合變異數 = {N*[10^2+(60-62)^2] + N*[8^2+(64-62)^2]} / 2N = 86
: 混合標準差 = 變異數開根號 = 9.274
: (3) 又符合 P值 = 0.95 相對Z值是 1.645 ===> 這個部份要查表
: Z=(觀察值 - 平均值) / 標準差
: 所以 觀察值 = (1.645 * 9.274) + 62 = 77.256
: 所以需達 77.256 分 才可申請
: ※ 引述《kentiphor (Tamama嫉妒踢!)》之銘言:
: ※ [本文轉錄自 ask 看板]
: 作者: kentiphor (Tamama嫉妒踢!) 看板: ask
: 標題: [問題] 統計學題目 解不出來Orz
: 時間: Thu Nov 3 23:39:49 2005
: 其實這個是作業,可是我想了很久還是解不出來
: 題目: 某一成常態分佈的數學性向測,其女性得分的平均數為60,標準差為10;
: 而男性得分其平均數為64,標準差為8
: 阿單想要申請某一流大學,而在數學性向上的成績,該大學要求入學條件為需達
: 百分等級為95以上,若該大學使用全部受測人數為常模,阿單要拿到多少分以上才有資格
: 申請?(假設男女受測人數相同)
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發信人: [email protected] (), 看板: Statistics
標 題: Re: [問題] 統計學題目 解不出來Orz
發信站: 次世代BS2 (Fri Nov 4 02:31:23 2005)
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※ 引述《[email protected] (Bachelor to Master)》之銘言:
> 我試著解解看(不保證對)
> 前提假設: 男生人數 = 女生人數 = N
> (1) 先求男女混合後的平均數
> mean=( N*60 + N*64)/ 2N = 62
> 前提假設:假設這項成績考試男女是兩母體資料,而非抽樣樣本資料
> (2) 混合變異數 = {N*[10^2+(60-62)^2] + N*[8^2+(64-62)^2]} / 2N = 86
> 混合標準差 = 變異數開根號 = 9.274
> (3) 又符合 P值 = 0.95 相對Z值是 1.645 ===> 這個部份要查表
> Z=(觀察值 - 平均值) / 標準差
> 所以 觀察值 = (1.645 * 9.274) + 62 = 77.256
> 所以需達 77.256 分 才可申請
混合常態分布不是常態分布, 查常態表沒道理.
(若利用常態表, z=1.645 是常用 z值, 應記得!)
不過, 我猜出題者要的是這樣的解!?
> ※ 引述《kentiphor (Tamama嫉妒踢!)》之銘言:
> ※ [本文轉錄自 ask 看板]
> 作者: kentiphor (Tamama嫉妒踢!) 看板: ask
> 標題: [問題] 統計學題目 解不出來Orz
> 時間: Thu Nov 3 23:39:49 2005
> 其實這個是作業,可是我想了很久還是解不出來
> 題目: 某一成常態分佈的數學性向測,其女性得分的平均數為60,標準差為10;
> 而男性得分其平均數為64,標準差為8
> 阿單想要申請某一流大學,而在數學性向上的成績,該大學要求入學條件為需達
> 百分等級為95以上,若該大學使用全部受測人數為常模,阿單要拿到多少分以上才有資格
> 申請?(假設男女受測人數相同)
令 標準為 x.
z1 = (x-60)/10 = x/10 - 6,
z2 = (x-64)/8 = x/8 - 8
若 "百分等級為95以上" 是指在 x 以上的人在 5% 以下,
則 x 必需須滿足
0.5Φ(x/10-6) + 0.5Φ(x/8 - 8) ≧ 0.95
難解!
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發信人: [email protected] (老怪物), 看板: Statistics
標 題: Re: [問題] 統計學題目 解不出來Orz
發信站: 無名小站 (Sat Nov 5 11:01:36 2005)
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※ 引述《trokymmr》之銘言:
> ※ 引述《[email protected]》之銘言:
> > 混合常態分布不是常態分布, 查常態表沒道理.
> 題目有說該大學使用全部受測人數為常模...
我說這算法 "沒道理"!
> > (若利用常態表, z=1.645 是常用 z值, 應記得!)
> > 不過, 我猜出題者要的是這樣的解!?
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
簡單地說, 題目如果要的是用一個常態分布表現整個群體
的算法, 就不該自設矛盾的假設條件!
在原設條件下, 混合群體是混合常態分布, 不是單一的常
態分布!
盡信書不如無書!
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嗨! 你好! 祝事事如意, 天天 happy! :) 統計專業版, 需要你的支持! :)
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夫兵者不祥之器物或惡之故有道者不處君子居則貴左用兵則貴右兵者不祥之器非君子
之器不得已而用之恬淡為上勝而不美而美之者是樂殺人夫樂殺人者則不可得志於天下
矣吉事尚左凶事尚右偏將軍居左上將軍居右言以喪禮處之殺人之眾以哀悲泣之戰勝以
喪禮處之道常無名樸雖小天下莫能臣侯王若能守之萬物將自賓天地相合以降甘露民莫
之令而自均始制有名名亦既有夫亦將知止知止可以不殆譬道之在天 163.15.188.87海
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作者: Ortos (去吃吧!!!同學!!吃吧!!!!) 看板: Statistics
標題: Re: [問題] 統計學題目 解不出來Orz
時間: Mon Nov 7 00:05:27 2005
我自己照著以下的步驟重算
但是混合變方的式子不一樣
得到不一樣的答案
※ 引述《[email protected] ()》之銘言:
: ※ 引述《[email protected] (Bachelor to Master)》之銘言:
: > 我試著解解看(不保證對)
: > 前提假設: 男生人數 = 女生人數 = N
: > (1) 先求男女混合後的平均數
: > mean=( N*60 + N*64)/ 2N = 62
: > 前提假設:假設這項成績考試男女是兩母體資料,而非抽樣樣本資料
: > (2) 混合變異數 = {N*[10^2+(60-62)^2] + N*[8^2+(64-62)^2]} / 2N = 86
s^2=[(n-1)*10^2+(n-1)*8^2]/2*(n-1)=164/2=82 <-----非原來的86
然後
s=9.0554
照著以下的步驟
x= (1.645 * 9.0554) + 62 = 76.896
這樣結果就落在男女分別95%以上的標準之間
(依照原po的推文的數值)
: > 混合標準差 = 變異數開根號 = 9.274
: > (3) 又符合 P值 = 0.95 相對Z值是 1.645 ===> 這個部份要查表
: > Z=(觀察值 - 平均值) / 標準差
: > 所以 觀察值 = (1.645 * 9.274) + 62 = 77.256
: > 所以需達 77.256 分 才可申請
: 混合常態分布不是常態分布, 查常態表沒道理.
: (若利用常態表, z=1.645 是常用 z值, 應記得!)
: 不過, 我猜出題者要的是這樣的解!?
: > 作者: kentiphor (Tamama嫉妒踢!) 看板: ask
: > 標題: [問題] 統計學題目 解不出來Orz
: > 時間: Thu Nov 3 23:39:49 2005
: > 其實這個是作業,可是我想了很久還是解不出來
: > 題目: 某一成常態分佈的數學性向測,其女性得分的平均數為60,標準差為10;
: > 而男性得分其平均數為64,標準差為8
: > 阿單想要申請某一流大學,而在數學性向上的成績,該大學要求入學條件為需達
: > 百分等級為95以上,若該大學使用全部受測人數為常模,阿單要拿到多少分以上才有資格
: > 申請?(假設男女受測人數相同)
: 令 標準為 x.
: z1 = (x-60)/10 = x/10 - 6,
: z2 = (x-64)/8 = x/8 - 8
: 若 "百分等級為95以上" 是指在 x 以上的人在 5% 以下,
: 則 x 必需須滿足
: 0.5Φ(x/10-6) + 0.5Φ(x/8 - 8) ≧ 0.95
^^^^^^
請問這一段是什麼意思??
我是生物統計學的初學者
目前的接觸甚少
還有很多問題
像是原本的式子 和我使用的有何不同
為何結果不一樣??
有勞諸位解答
: 難解!
--
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◆ From: 140.112.245.71
> -------------------------------------------------------------------------- <
發信人: [email protected] (老怪物), 看板: Statistics
標 題: Re: [問題] 統計學題目 解不出來Orz
發信站: 無名小站 (Mon Nov 7 00:17:29 2005)
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※ 引述《[email protected] (去吃吧!!!同學!!吃吧!!!!)》之銘言:
> 我自己照著以下的步驟重算
> 但是混合變方的式子不一樣
> 得到不一樣的答案
> ※ 引述《[email protected] ()》之銘言:
> : ※ 引述《[email protected] (Bachelor to Master)》之銘言:
> : > 我試著解解看(不保證對)
> : > 前提假設: 男生人數 = 女生人數 = N
> : > (1) 先求男女混合後的平均數
> : > mean=( N*60 + N*64)/ 2N = 62
> : > 前提假設:假設這項成績考試男女是兩母體資料,而非抽樣樣本資料
> : > (2) 混合變異數 = {N*[10^2+(60-62)^2] + N*[8^2+(64-62)^2]} / 2N = 86
> s^2=[(n-1)*10^2+(n-1)*8^2]/2*(n-1)=164/2=82 <-----非原來的86
你引用的是樣本變異數公式; 但題目給的是群體分布.
> : > 題目: 某一成常態分佈的數學性向測,其女性得分的平均數為60,標準差為10;
> : > 而男性得分其平均數為64,標準差為8
以上是群體分布次設定.
> : > 阿單想要申請某一流大學,而在數學性向上的成績,該大學要求入學條件為需達
> : > 百分等級為95以上,若該大學使用全部受測人數為常模,阿單要拿到多少分以上才有資格
> : > 申請?(假設男女受測人數相同)
> : 令 標準為 x.
> : z1 = (x-60)/10 = x/10 - 6,
> : z2 = (x-64)/8 = x/8 - 8
> : 若 "百分等級為95以上" 是指在 x 以上的人在 5% 以下,
> : 則 x 必需須滿足
> : 0.5Φ(x/10-6) + 0.5Φ(x/8 - 8) ≧ 0.95
> ^^^^^^
> 請問這一段是什麼意思??
不要把式子符號任意切割!
Φ(.) 是標準常態分布累積機率的常用符號.
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夫兵者不祥之器物或惡之故有道者不處君子居則貴左用兵則貴右兵者不祥之器非君子
之器不得已而用之恬淡為上勝而不美而美之者是樂殺人夫樂殺人者則不可得志於天下
矣吉事尚左凶事尚右偏將軍居左上將軍居右言以喪禮處之殺人之眾以哀悲泣之戰勝以
喪禮處之道常無名樸雖小天下莫能臣侯王若能守之萬物將自賓天地相合以降甘露民莫
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作者: Ortos (去吃吧!!!同學!!吃吧!!!!) 看板: Statistics
標題: Re: [問題] 統計學題目 解不出來Orz
時間: Mon Nov 7 01:28:32 2005
先說聲謝謝^^.
※ 引述《[email protected] (老怪物)》之銘言:
: ※ 引述《[email protected] (去吃吧!!!同學!!吃吧!!!!)》之銘言:
: > 我自己照著以下的步驟重算
: > 但是混合變方的式子不一樣
: > 得到不一樣的答案
: > s^2=[(n-1)*10^2+(n-1)*8^2]/2*(n-1)=164/2=82 <-----非原來的86
: 你引用的是樣本變異數公式; 但題目給的是群體分布.
意思應該是我完完全全的用錯對象了...
: 以上是群體分布次設定.
: > ^^^^^^
: > 請問這一段是什麼意思??
: 不要把式子符號任意切割!
: Φ(.) 是標準常態分布累積機率的常用符號.
這個是指標準常態分布機率函數嗎??
(Standard Normal Cumulative Distribution Function ??)
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◆ From: 140.112.245.71
> -------------------------------------------------------------------------- <
作者: hsun0124 (飛翔的風) 看板: Statistics
標題: Re: [問題] 統計學題目 解不出來Orz
時間: Tue Nov 8 18:44:40 2005
> 我試著解解看(不保證對)
> 前提假設: 男生人數 = 女生人數 = N
> (1) 先求男女混合後的平均數
> mean=( N*60 + N*64)/ 2N = 62
> 前提假設:假設這項成績考試男女是兩母體資料,而非抽樣樣本資料
> (2) 混合變異數 = {N*[10^2+(60-62)^2] + N*[8^2+(64-62)^2]} / 2N = 86
> 混合標準差 = 變異數開根號 = 9.274
> (3) 又符合 P值 = 0.95 相對Z值是 1.645 ===> 這個部份要查表
> Z=(觀察值 - 平均值) / 標準差
> 所以 觀察值 = (1.645 * 9.274) + 62 = 77.256
> 所以需達 77.256 分 才可申請
混合常態分布不是常態分布, 查常態表沒道理.
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
請問一下,兩個常態分布的母體混合後的分布要如何求?
以前上統計學的時候,好像沒有學到ㄟ!!
就像這題,男生和女生的成績分佈,都分別為常態分布.
(若利用常態表, z=1.645 是常用 z值, 應記得!)
不過, 我猜出題者要的是這樣的解!?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.136.164.26
> -------------------------------------------------------------------------- <
發信人: [email protected] (), 看板: Statistics
標 題: Re: [問題] 統計學題目 解不出來Orz
發信站: 次世代BS2 (Tue Nov 8 22:26:45 2005)
轉信站: ptt!Group.NCTU!grouppost!Group.NCTU!BS2
※ 引述《[email protected] (飛翔的風)》之銘言:
> 請問一下,兩個常態分布的母體混合後的分布要如何求?
> 以前上統計學的時候,好像沒有學到ㄟ!!
> 就像這題,男生和女生的成績分佈,都分別為常態分布.
求甚麼?
兩群體, 分布函數 F1, F2, 混合比例 p:1-p,
則混合群體之分布函數 p F1 + (1-p)F2.
若 F1, F2 分別有 p.d.f. f1, f2, 則混合群體 p.d.f.
為 p f1 + (1-p) f2.
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